简介:摘要:目的:探讨乳腺癌围手术期护理应用快速康复外科理念的应用价值。方法:本次研究选择2020年6月-2021年6月收治的102例乳腺癌患者为观察对象,参考随机数表法原则分为对照组与观察组,各51例。其中,对照组围手术期接受基础护理,观察组围手术期接受快速康复外科理念,对比两组患者的护理效果。结果:观察组总有效率很显然高于对照组,比较结果有统计学意义,P<0.05。观察组并发症发生率对比很显然低于对照组,比较结果可以构成统计学意义。结论:乳腺癌围手术期护理期间实施快速康复外科理念提高了治疗效果,控制了并发症发生率,具有较高的借鉴意义。
简介:【摘要】目的:观察人性化护理对乳腺癌患者围手术期自我护理能力的影响。方法采用计算机随机法将90例乳腺癌患者分为两组,每组45例。对照组采用常规护理模式,主要包括术前检查、术后监测和治疗、健康教育和饮食指导;观察组以人文关怀为主,主要包括术前心理咨询、术前认知教育、术后影像障碍危机干预、重建认知教育、自我护理指导与实践。比较两组患者的自理能力评分、并发症发生率和生活质量评分。结果:观察组健康知识水平、自我责任、自我概念、自我护理技能得分均高于对照组。两组比较差异有统计学意义(P < 0.05);观察组患者并发症发生率为4.44%,显著低于对照组的20.00%。结论:在围手术期,乳腺癌患者的身心状况会受到严重影响,并容易影响患者的预后。因此,人文关怀的作用不容小觑。能增强患者的自理能力,提高生活质量,减少并发症的发生,保证临床效果。在女性中,乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤,容易影响患者的身心健康。改良根治术是乳腺癌的主要治疗方法。术后易发生皮下积液、上肢肿胀、皮瓣坏死、出血等并发症。相关研究表明,提高乳腺癌患者术后的自理能力,有利于降低并发症发生的概率,加快患者预后。因此,应给予有效的护理干预,并将人文关怀护理理念落实到对患者的实际服务中,以保证护理效果。本课题主要探讨人文关怀对乳腺癌患者围手术期自我护理能力的影响。
简介:摘要:2023年1月12日,全球医学神刊《临床医师癌症杂志》在线发表《2023年度癌症报告》(Cancer Statistics 2023):对女性而言,前十大患病率最高的肿瘤依次是乳腺癌、肺癌、结直肠癌、宫颈癌、皮肤黑色素瘤、非霍金奇淋巴瘤、甲状腺肿瘤、胰腺癌、肾癌、和白血病。其中乳腺癌最多,约占比31%。BC已超过肺癌成为女性最常见的癌症,新增病例约230万,占癌症总量的11.7%,其中死亡人数超68万,与世界大部分国家类似,BC是我国女性最常见的侵袭性恶性肿瘤之一,患病率居女性恶性肿瘤首位。因此,对BC的研究具有十分重要的意义。
简介:摘要:乳腺癌是临床上一种常见的恶性肿瘤,这种疾病是女性最常见的一种恶性肿瘤,而随着近年来我国现在社会的不断发展以及变化,这种疾病在临床上的发病率呈现不断上升的趋势,并且诸多因素都有可能导致这种疾病的发生。早期乳腺癌在目前临床上较为常见,而为了使患者的治疗效果得到提升,目前临床上建议选择手术方式进行治疗[1]。随着社会和医疗水平的不断提升,乳腺癌患者在发病后已经不仅仅将治疗目标放在挽救患者的生命中,最重要的是使患者在接受治疗的过程中,乳房的美观度依旧能够得到有效的保护,这也是我国近年来保乳手术发展的一个主要方向。大多数女性患者在接受手术时都会要求尽量保留乳房外形,在这一背景下给予患者乳腺癌放射治疗,就成为了医务人员研究的一个重要内容,CT模拟定位技术是近年来的放射治疗定位新技术,能够有助于帮助医务人员针对患者的肿瘤病灶进行治疗。
简介:摘要:核电站是通过利用核裂变产生的能量推动汽轮发电机做功发电,大部分核电站的运行方式采用堆跟机模式,也就是反应堆功率跟随电网负荷需求的变化。为了防止在电网或者汽轮机组异常导致反应堆超功率,保证核电机组安全,必须对汽轮机组进行限制,主要的限制模式有压力限制模式,蒸汽流量限制和调阀阀限设置等。本文主要针对调试试验期间汽轮机压力限制模式切除异常的分析应对,以供后续机组试验参考。
简介:摘要:当电网出现重大故障导致功率缺额现象时,需要采取负荷切断措施来保障电网的稳定运行,其中省地协同负荷批量切除就是一种有效的手段,其可以实现对大量负荷的有效快速切除,为我国电网的安全稳定运行提供坚实保障。基于此,本文深入的探讨了电力系统省地协同负荷批量切除控制系统中的省调批量负荷控制软件功能、地调负荷批量控制交互功能以及安全性要求,以供相关的工作人员参考借鉴。
简介:摘要:本文对手术导航定位技术进行了分类总结,分析了各种定位技术的原理和适用情况,并列举了对应于各种定位技术的国外内研发、生产的手术导航系统。
简介:摘要:乳腺癌是最常见的恶性肿瘤之一。然而,病理图像携带丰富信息,需要病理科医生耗费大量时间和精力才能确保准确诊断,乳房的病理图像处理已成为早期诊断乳腺癌的重要手段。采用医学图像处理来帮助医生尽早检测出潜在的乳腺癌,一直是医学图像诊断领域的热门话题。随着科学技术的日渐精进与发展,采用深度学习技术对病理图像进行精细的分类和分割,有助于提升诊断的准确性和效率,为乳腺癌患者带来更精准的治疗方案。